PHP海量数据求和的五种高性能替代方案：一、分块流式累加；二、数据库原生SUM()；三、Redis zset预聚合；四、Swoole协程+多进程分流；五、FFI调用C动态库。
当PHP需要对海量数据执行求和操作时，内置的array_sum函数可能因内存溢出或执行超时而失效。以下是几种可直接落地的高性能替代方案：
一、分块流式累加处理
避免将全部数据一次性载入内存，改用逐批次读取并累加的方式，显著降低内存峰值占用。
1、使用fopen以只读模式打开大数据源文件（如CSV或纯数字文本）。
2、通过fgets循环逐行读取，每行用trim和floatval转换为数值。
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3、初始化$sum = 0.0，每次读取后执行$sum += $value。
4、读取完毕后直接返回$sum，不保留原始数组。
二、数据库原生聚合计算
将求和逻辑下推至数据库层，利用其C语言实现的高效聚合引擎，规避PHP层数据传输与遍历开销。
1、确认目标数据已存于MySQL/PostgreSQL等支持SUM()的数据库中。
2、构造SQL语句：SELECT SUM(column_name) FROM table_name WHERE condition。
3、使用PDO::query执行该语句，并调用fetchColumn()获取单值结果。
4、若需多条件分组求和，可在SQL中添加GROUP BY子句并遍历结果集。
三、Redis有序集合+ZUNIONSTORE预聚合
适用于高频更新且需实时求和的场景，通过Redis在写入阶段完成部分累加，读取时仅合并少量键值。
1、将每个待累加数值按业务维度（如日期、用户ID）作为key，存入Redis字符串类型，值为浮点数。
2、定期（如每小时）使用ZADD将各key对应数值写入同一zset，score设为该数值，member设为唯一标识。
3、调用ZUNIONSTORE生成临时zset，权重设为1，aggregate为SUM。
4、对临时zset执行ZCOUNT -inf +inf，或ZCARD配合ZRANGE获取总成员数后估算，更精确方式是使用EVAL执行Lua脚本遍历score求和。
四、Swoole协程+多进程管道分流
利用协程轻量级并发与进程隔离特性，将大数据切片后分配至多个子进程并行求和，最终归并结果。
1、将原始数组按chunk_size分割为若干子数组，数量等于CPU核心数。
2、使用swoole_process::create创建子进程，父进程通过pipe传递子数组序列化数据。
3、子进程中反序列化数据，调用自定义循环累加函数，结果写入共享内存或标准输出。
4、父进程收集各子进程输出，将所有局部和相加得到全局sum，注意使用float类型强制转换防止整型溢出。
五、FFI调用C语言动态库求和
绕过PHP解释器开销，直接调用编译后的C函数处理连续内存块，获得接近原生性能。
1、编写C函数sum_double_array(double* arr, size_t len)，使用for循环累加并返回double。
2、用gcc -shared -fPIC -o libsum.so sum.c编译为动态库。
3、在PHP中启用FFI扩展，使用FFI::cdef声明函数签名，FFI::dlopen加载libsum.so。
4、将PHP数组转换为FFI C数组（如FFI::new('double['.$n.']')），传入指针与长度调用函数。
